自動(dòng)駕駛概念從誕生以來一直都是資本和技術(shù)創(chuàng)業(yè)者青睞的領(lǐng)域之一。新基建大背景下，伴隨著5G商用的逐漸成熟，自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的熱度自然是居高不下。

　　而這一點(diǎn)，從歷年的融資數(shù)據(jù)也可以看出。2015年起，伴隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)應(yīng)用的火熱，全球自動(dòng)駕駛行業(yè)投融資規(guī)模迅速增長(zhǎng)，2018年行業(yè)投融資規(guī)模達(dá)到近年來峰值。

　　根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，2019年全球自動(dòng)駕駛行業(yè)共發(fā)生104起融資，雖然融資規(guī)模相比2018年有所下滑，但融資筆數(shù)仍然是居高不下，融資單筆規(guī)模也是屢創(chuàng)新高，就如Nuro獲得軟銀旗下愿景基金9.4億美元單輪融資，直接將融資水平拉至頂峰。

　　回到非常不容易的2020年，疫情似乎也沒有影響到自動(dòng)駕駛領(lǐng)域資本的流轉(zhuǎn)。2020年2月，Pony.ai（小馬智行）獲得豐田投資的4億美元B輪融資，總?cè)谫Y額接近8億美元，另外一家自動(dòng)駕駛公司Momenta，自從成立至今也已經(jīng)獲得超過2億美元融資，投資方包含騰訊、戴勒姆集團(tuán)、真格基金等高質(zhì)量資本。

　　融資事件的不斷發(fā)生，“燒錢”發(fā)生的化學(xué)反應(yīng)似乎并沒有很多企業(yè)預(yù)想得那么快。自動(dòng)駕駛的很多玩家仍卡在L3級(jí)別，路面上仍然沒有看到不需要人控制的L4、L5級(jí)車輛（自動(dòng)駕駛分級(jí)如下圖所示），與當(dāng)時(shí)自動(dòng)駕駛熱潮下，很多公司撂下“計(jì)劃在2020年實(shí)現(xiàn)L4級(jí)別的自動(dòng)駕駛” 的豪言壯語形成鮮明對(duì)比。

　　回歸本質(zhì)，自動(dòng)駕駛最終能否在公開道路上安全行駛？上路前還要經(jīng)歷哪些考驗(yàn)？何時(shí)才能上路？

　　我想這些才是我們一直想要知道的答案，下面我們一起探討下。

　　百花齊放，春天已來

　　上面我們說了自動(dòng)駕駛歷年來的融資數(shù)據(jù)，下面我們不妨把視角轉(zhuǎn)回國(guó)內(nèi)。

　　10月21日，全國(guó)首個(gè)常態(tài)化運(yùn)營(yíng)的5G無人公交在蘇州落地。此次亮相的無人公交在開放的城市道路上運(yùn)行，且速度可達(dá)20—50千米/時(shí)。這輛無人公交車除了具備避讓行人車輛、自動(dòng)變道、自動(dòng)轉(zhuǎn)向、紅綠燈識(shí)別等基本功能，還能應(yīng)對(duì)各類城市復(fù)雜交通場(chǎng)景，例如穿行人車混雜的路口、應(yīng)對(duì)后車加塞、“鬼探頭”等。

　　此前，10月12日，百度無人駕駛出租車服務(wù)Robotaxi正式在北京開放運(yùn)營(yíng)。此次開放的區(qū)域大約700公里，覆蓋了海淀、亦莊等15個(gè)站點(diǎn)的測(cè)試區(qū)里，用戶可以無需預(yù)約，直接下單試乘。在百度推出無人駕駛出租車服務(wù)的第二天，單站點(diǎn)自動(dòng)駕駛出租車的約車?yán)塾?jì)就達(dá)到了2608單。

　　今年6月，滴滴出行也在上海推出了自動(dòng)駕駛出租車服務(wù)。阿里也布局了自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)，將以物流配送作為主要切入點(diǎn)。美團(tuán)同樣提出布局自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)，先是和DeepDrive達(dá)成合作，又在去年推出了“美團(tuán)地圖”。

　　而早在今年4月，長(zhǎng)沙已經(jīng)全面開放了無人駕駛出租車服務(wù)。

　　眼看著自動(dòng)駕駛服務(wù)在國(guó)內(nèi)陸續(xù)落地，自動(dòng)駕駛的商業(yè)化已經(jīng)不言而喻。

　　國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛商業(yè)化的發(fā)展，離不開國(guó)家政策的大力推動(dòng)。2019年12月，國(guó)內(nèi)首次提出了新基建的概念，其中5G、AI、云計(jì)算這三大板塊正是自動(dòng)駕駛軟件的核心技術(shù)。

　　而自動(dòng)駕駛處于這幾大領(lǐng)域的交匯點(diǎn)，是新基建的典型落地應(yīng)用。加上近年來不斷完善的智慧城市、智慧交通相關(guān)政策，正如行業(yè)資深人士所說，自動(dòng)駕駛在國(guó)內(nèi)的商業(yè)化落地正迎來最佳的時(shí)機(jī)。

　　百花齊放的景象背后，預(yù)示著自動(dòng)駕駛的春天已經(jīng)到來。曾經(jīng)在科幻電影中才能看到的自動(dòng)駕駛汽車服務(wù)場(chǎng)景，如今正在走進(jìn)現(xiàn)實(shí)。

　　政策鼓勵(lì)發(fā)展，技術(shù)成為關(guān)鍵

　　除了自動(dòng)駕駛服務(wù)落地速度加快，我們還注意到，因政策因素對(duì)自動(dòng)駕駛落地應(yīng)用產(chǎn)生的阻力效應(yīng)也在減弱。

　　10月28日，交通運(yùn)輸部新聞發(fā)言人、政策研究室主任吳春耕在國(guó)新辦發(fā)布會(huì)上表示，交通運(yùn)輸部將自動(dòng)駕駛作為科技創(chuàng)新支撐加快建設(shè)交通強(qiáng)國(guó)的重要領(lǐng)域之一，始終堅(jiān)持“鼓勵(lì)探索、包容失敗、確保安全、反對(duì)壟斷”的原則，積極推進(jìn)自動(dòng)駕駛技術(shù)的研發(fā)試點(diǎn)和應(yīng)用工作。

　　針對(duì)于近期在北京開放的百度無人出租車服務(wù)，吳春耕還表示，百度和有關(guān)企業(yè)推出的自動(dòng)駕駛出租車，是一種在實(shí)際道路交通環(huán)境下的技術(shù)性能測(cè)試。我們歡迎和支持有關(guān)城市、企業(yè)大力開展創(chuàng)新，在確保安全的前提下，依法依規(guī)開展試點(diǎn)，加快推進(jìn)自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展。

　　雖然自動(dòng)駕駛汽車上路，其與現(xiàn)行法律法規(guī)仍存在諸多沖突，包括《道路交通安全法》、《公路法》等都不涉及自動(dòng)駕駛方面的內(nèi)容，沒有明確法律界定。例如交通責(zé)任的認(rèn)定缺失，客戶購(gòu)買自動(dòng)駕駛汽車會(huì)有很多疑慮，將影響高級(jí)別自動(dòng)駕駛汽車實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)化。

　　但我們從上面也可以了解到，政策鼓勵(lì)正推動(dòng)自動(dòng)駕駛不斷拓寬邊界，向前發(fā)展，就如今年疫情下，自動(dòng)駕駛被應(yīng)用在疫區(qū)物資的無接觸輸送上，而隨著政策法規(guī)的相繼出臺(tái)和完善，相信也將會(huì)有更多地區(qū)開放測(cè)試自動(dòng)駕駛車輛。

　　行業(yè)資深人士表示，政策上雖然是鼓勵(lì)的，但技術(shù)上還有一段很長(zhǎng)的路要走，我們現(xiàn)在已經(jīng)解決了90%的技術(shù)問題，剩下的感知和決策規(guī)劃、邊界化問題是關(guān)鍵。

　　在目前開放的測(cè)試場(chǎng)景中我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，在真實(shí)行駛場(chǎng)景中，開放試乘的道路多是路廣人稀環(huán)境單純的郊區(qū)，試乘的時(shí)候車速也很較低，而且無人車也不是真的“無人”，每輛車上都配備了安全員，如果遇到緊急情況，還是要安全員來處理，就如百度的無人出租車服務(wù)。

　　而前幾年已經(jīng)有各種物流車、擺渡車試運(yùn)營(yíng)，但這些試運(yùn)營(yíng)都只局限在園區(qū)里頭，并未在公開道路中落地行駛。而就拿今年落地在蘇州的無人公交來說，其也需要按照固定路線中低速行駛，最高也只能達(dá)到L4級(jí)別自動(dòng)駕駛，距離L5級(jí)別仍有很大的技術(shù)空間需要突破。

　　說了這么多，我們發(fā)現(xiàn)，自動(dòng)駕駛?cè)匀皇菓?yīng)用在限定的環(huán)境下，目前并不能應(yīng)付復(fù)雜多變的真實(shí)場(chǎng)景。針對(duì)于這一點(diǎn)，一方面是因?yàn)樽詣?dòng)駕駛應(yīng)用仍然需要更多成功案例去獲取人類社會(huì)的信任，即使目前的技術(shù)真正達(dá)到了L5，獲取信任也需要一定的時(shí)間，這是創(chuàng)新性技術(shù)必然的演化過程。

　　另一方面，自動(dòng)駕駛?cè)孕枰缭竭吔鐑?nèi)和邊界外的技術(shù)鴻溝，邊界內(nèi)指的是感知和決策規(guī)劃的問題，邊界外指的是邊界化問題。

　　目前在自動(dòng)駕駛的感知上，雖然有多種傳感器，比如360度激光雷達(dá)和攝像頭，但這些傳感器大多都輸出原始數(shù)據(jù)。人類看攝像頭和激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)很容易能出識(shí)別內(nèi)容，但計(jì)算機(jī)很困難。

　　普通模式下識(shí)別率會(huì)很快達(dá)到瓶頸，這時(shí)候就需要深度學(xué)習(xí)，以及大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而當(dāng)下受技術(shù)所限，電腦并不能無法識(shí)別很多顯而易見的場(chǎng)景。同時(shí)，當(dāng)數(shù)據(jù)量猛增時(shí)，計(jì)算時(shí)間會(huì)延長(zhǎng)，系統(tǒng)響應(yīng)變慢，這也是無人車只能低速行駛的原因。

　　做不到快速的感知和決策規(guī)劃，自動(dòng)駕駛就難以應(yīng)對(duì)高速環(huán)境，當(dāng)然這并不是無法解決的問題，屬于自動(dòng)駕駛技術(shù)的長(zhǎng)尾問題。隨著產(chǎn)業(yè)發(fā)展，各層技術(shù)不斷精進(jìn)后，這類問題也將會(huì)解決。

　　而邊界化問題則有可能需要花費(fèi)比前期更多的精力去解決，原因在于邊界化問題有可能是無窮的。就如自動(dòng)駕駛車輛遇上野鴨子之前，工程師甚至不知道會(huì)有野鴨子的問題，而除了野鴨子、還有野狗子、野兔子等邊界外因素，所以面對(duì)這類邊界化問題，自動(dòng)駕駛車輛該如何正確處理呢？

　　除了不斷收集數(shù)據(jù)，通過自動(dòng)化工具將有效數(shù)據(jù)加工成可用模型，并納入邊界內(nèi)系統(tǒng)，對(duì)自動(dòng)駕駛車輛實(shí)行在線OTA的系統(tǒng)更新外，似乎并沒有更好的辦法。這或許會(huì)成為解決邊界化問題的通用辦法。

　　不管是邊界內(nèi)還是邊界外的技術(shù)問題，解決技術(shù)問題除了時(shí)間因素外，更重要的還是數(shù)據(jù)因素。只有經(jīng)過大量數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)和優(yōu)化，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)才有可能更穩(wěn)定，才有可能無限接近人類期望的L5級(jí)別。

　　特斯拉與奔馳，你更喜歡哪一個(gè)？

　　上面說到了數(shù)據(jù)因素是解決技術(shù)問題的關(guān)鍵，有兩位玩家值得我們關(guān)注，一個(gè)就是“新玩家”特斯拉，一個(gè)就是“老玩家”奔馳。

　　據(jù)了解，如今特斯拉正在大張旗鼓地宣傳其全自動(dòng)駕駛軟件，稱其車輛有著最先進(jìn)的自動(dòng)駕駛功能，近期表示其自動(dòng)駕駛系統(tǒng)將有重大升級(jí)，今年有望達(dá)到L5級(jí)。

　　就在上周，據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道，特斯拉向一小部分車主推出了“完全自動(dòng)駕駛（FSD）”軟件，他們將在公共道路上測(cè)試這款軟件，允許車輛在繁忙的城市內(nèi)通勤中進(jìn)行自動(dòng)駕駛。但在其網(wǎng)站上隱藏著一份免責(zé)聲明，稱這一價(jià)值8000美元的系統(tǒng)并不能使車輛自動(dòng)駕駛，司機(jī)仍然需要對(duì)它進(jìn)行監(jiān)督。

　　這些相互矛盾的信息讓該領(lǐng)域的專家指責(zé)特斯拉進(jìn)行了欺詐且不負(fù)責(zé)任的營(yíng)銷，這可能會(huì)使道路更加危險(xiǎn)，因?yàn)榈浇衲昴甑祝撓到y(tǒng)將向多達(dá)100萬名電動(dòng)汽車司機(jī)推送。

　　而在另一面，梅賽德斯·奔馳公司表示，他們已經(jīng)開發(fā)出了一個(gè)類似的系統(tǒng)，但是并未允許公眾在道路上使用這個(gè)系統(tǒng)。該公司工程師需要通過資格認(rèn)證考試，才能成為測(cè)試駕駛員，而測(cè)試自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，還需要通過另外一個(gè)考試。

　　這家德國(guó)企業(yè)不希望客戶成為他們的試驗(yàn)品，對(duì)車輛的處理器、軟件和機(jī)器進(jìn)行測(cè)試，從而讓系統(tǒng)隨著時(shí)間的推移獲得更多能力，他們希望車輛可以先獲得工程師的驗(yàn)證，在驗(yàn)證了車輛和系統(tǒng)的可靠性之后，再將其開放給公眾。

　　奔馳和特斯拉所采用的方式，一個(gè)較為保守，另一個(gè)較為激進(jìn)，但是兩家公司的目的相同，都是為了將高度自動(dòng)化駕駛技術(shù)推上公共道路。小編也相信，隨著各路玩家不斷加注自動(dòng)駕駛賽道，技術(shù)問題的突破指日可待，而自動(dòng)駕駛必將更快地走進(jìn)現(xiàn)實(shí)。

　　那么，特斯拉與奔馳，你更喜歡哪一個(gè)呢？
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